Strategy for privacy assurance in offshoring arrangements
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Offshoring is a common practice to operationalize global business strategies. Data protection and privacy assurance are major concerns in such international arrangements. This paper aims to examine the strategy adopted to ensure privacy assurance in offshoring arrangements. Design/methodology/approach This is a literature review to understand privacy assurance strategies adopted in offshoring arrangements and an exploratory case study of captive offshoring arrangement with onshore location in Canada and offshoring locations in India and Philippines. A comparative analysis of the privacy laws and privacy principles of Canada, Philippines and India has been done. Findings It was found that at the time of migration of process or work to the offshore location, organizations follow a conformist privacy strategy; however, once in business as usual mode, they follow entrepreneur privacy strategy. Privacy impact assessment (PIA) was found to be an important element in resolving the “administrative problem” of an offshoring organization’s privacy assurance strategy. Research limitations/implications The core privacy principles are outlined in the PIA templates; however, the current templates are designed to meet the conformist strategy and may need to be revised to include the cultural aspects, training, audit and information security requirements to plan and deliver on the entrepreneur strategy. Practical implications Offshoring organizations can benefit by planning for entrepreneur privacy assurance strategy at the inception stage. Enhancements to PIA templates to facilitate the same have been suggested. Originality/value Privacy assurance strategy followed by organizations while offshoring has been examined. This paper suggests extending the PIA process so that it covers privacy assurance requirements in offshoring arrangements. The learnings can be used in managing privacy assurance requirements in similar multi-country offshore arrangements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».